MCP 新手图文指南:轻松实现 AI 与您的数据和工具无缝对接
MCP 到底是什么?我们为何要采用它?
MCP,即模型上下文协议(Model Context Protocol),是由 Anthropic 推出的开放式规范,旨在打通 AI 模型与外部数据源和各类工具之间的“沟通桥梁”。
设想一下,当你希望像 Claude 这样的 AI 助手读取你的文档、查询数据库或调用专属工具时,过去往往需要为每一个场景单独编写连接代码,繁琐且耗时。
MCP 就好比 AI 领域的“万用接口”:它定义了一套统一的接入标准,使得 AI 应用能够无需额外适配,就能快速挂载各种数据源和工具,从而大幅降低集成成本与开发难度。

MCP 所要攻克的核心痛点:
集成零散繁杂:每个 AI 应用均需为不同数据源单独开发对接接口
大量重复建设:各团队各自为阵,反复搭建同质化的连接方案
N×M 接口爆炸:当 N 个 AI 客户端要接入 M 类数据源时,往往产生 N×M 条定制化集成路径
MCP 核心架构:三大角色
MCP 的设计逻辑十分直观,围绕以下三类主体展开:
1. 主机(Host)
主机是 MCP 体系的“大脑”,它负责:
创建并管理多个客户端实例
掌控客户端的访问权限与生命周期
实施安全策略与权限校验
协调 AI/LLM 与各组件之间的交互
在实际使用中,主机通常指你正在运行的 AI 应用,比如 Claude Desktop、Cursor 编辑器,或其他兼容 MCP 的工具。
2. 客户端
客户端由主机动态生成,用来对接特定服务器,它的职责包括:
与某一服务器建立专属会话
完成协议协商与功能能力交换
在服务器与主机间进行双向消息转发
每个客户端实例仅专注于与对应服务器的通信,确保信息流畅无误。
3. 服务器
服务器是功能和数据的提供者,它:
通过 MCP 接口暴露资源、工具或提示模板
独立运行,专注履行自身职责
可部署为本地进程或远程服务
你将构建的正是这一环节,使 AI 能够调用你的特定数据源或业务功能。

MCP 的三大功能模块
MCP 服务器可为 AI 模型提供三类关键服务:
1. 资源
资源指服务器向 AI 暴露的各种数据内容,每项资源均有唯一 URI 标识。
示例:文件系统中的文档、数据库里的表结构或字段说明、特定业务信息等
由应用端驱动,根据上下文需求动态聚合并下发给模型
2. 工具
工具使 AI 模型能够执行具体操作,每个工具通过名称与元数据描述自身接口。
示例:数据库查询工具、调用外部 API 的接口、复杂计算模块等
由模型主动调用:AI 根据上下文和用户指令自动发现并触发所需工具
3. 提示模板
提示模板是一组预定义的结构化消息和指令,帮助模型高效完成特定任务。
示例:生成报告的格式化模板、代码审查的专用指令集等
由用户选定并传入参数,确保输出符合预期需求

实战演练:打造你第一个 MCP 服务器
接下来,我们将通过两个简明示例,分别使用 Python 与 Node.js,手把手实现一个 MCP 服务器。
方案一:Python 版简易计算器
在此示例中,我们将创建一个基础的 MCP 服务器,向 AI 模型公开“加法”和“乘法”两个工具,演示如何快速让模型调用你的自定义功能。
步骤说明:
安装依赖:首先安装 MCP Python SDK
创建服务器文件:将上面的代码保存为 calculator.py
运行服务器:
连接到 Claude Desktop:
打开 Claude Desktop 应用
在聊天输入框中,你会看到一个插件图标( )
点击并选择"Connect to MCP Server"
输入你的服务器路径(如果是在本地运行,通常是当前目录下的 calculator.py)
使用服务器:
连接后,你可以在 Claude 中要求计算,如"请帮我计算 15+27"
Claude 会自动调用 add 工具,返回结果 42
方案二:NodeJS 文件读取服务器
下面是一个使用 NodeJS 创建的简单 MCP 服务器,用于读取本地文件:
步骤说明:
初始化项目:
创建服务器文件:将上面的代码保存为 index.js
配置 package.json:添加 type:"module"和启动脚本
运行服务器:
连接到 Claude Desktop:同上,连接到你的文件读取服务器
使用服务器:
你可以在 Claude 中要求读取特定文件,如"请读取 D:/projects/example.txt 文件"
Claude 会使用 read_file 工具读取并展示文件内容
应用示例:GitHub Pull Request 审核助手
在此示例中,我们将开发一款能够自动化审查 GitHub PR 的助手,具备以下功能:
抓取指定 PR 的代码变更详情
利用 Claude 对差异部分进行智能分析
将审查结果同步写入 Notion 中便于后续跟踪和归档


该 MCP 服务器的核心功能:
使用步骤:
启动你的 PR 审核 MCP 服务
在 Claude Desktop 中添加并连接该服务
向 Claude 下达审查请求,例如:“请帮我审查 owner/repo 库的 #123 号 PR”
Claude 会调用 fetch_pr 工具拉取该 PR 的变更内容
Claude 对代码差异进行智能分析,并反馈评审意见
若需归档评审结果,可指示 Claude 调用 create_notion_page 工具,将分析报告写入你的 Notion 空间
安全与隐私考量
在部署和使用 MCP 时,需要遵循以下原则,确保数据与操作的安全性:
用户知情与授权:在任何数据访问或操作前,清晰告知用户用途并征得其同意。
数据保密与访问控制:主机在转发用户数据给服务器之前,需获得明确授权;敏感信息应加密并设置严格权限。
工具执行风险管理:由于工具调用可能执行任意代码,主机须在触发前再次取得用户许可,并通过白名单或沙箱隔离降低风险。
LLM 交互与采样审批:任何涉及语言模型采样的请求,都要让用户确认采样意图、所用提示与可见结果;禁止在未经授权的情况下发送私密数据给模型。
总结与未来展望
MCP 作为开放标准,为 AI 模型与外部系统的对接提供了显著优势:
一体化集成:统一协议大幅简化了对接流程,减少重复开发。
跨平台互通:支持在不同 AI 引擎与供应商之间灵活切换,无需定制化适配。
安全可控:数据与权限可在本地或受信任环境中管理,降低隐私泄露风险。
高可扩展性:兼容 stdio、WebSocket、HTTP 等多种通信方式,易于横向扩展。
随着 MCP 生态系统的发展,以后将持续壮大:
即插即用插件:社区和厂商将贡献更多开箱即用的服务器实现。
集中化发现平台:可能出现 MCP 注册中心,便于搜索、验证与管理服务。
全面远程支持:基于 SSE、gRPC 等协议的远程 MCP 服务将更加成熟。
标准化安全认证:与 OAuth 2.0、OIDC 等认证框架深度融合,提升安全体验。
评论